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基于改进栈式核稀疏深度模型的大规模极化SAR地物分类算法_肖茹

地物分类是极化SAR应用的一个重要分支。传统的地物分类方法需要提取特征,通过分类器进行分类。在栈式稀疏自编码模型的基础上,提出一种鲁棒的极化SAR地物分类算法。采用基于Morlet小波核的最小二乘支撑向量机代替深度模型中常用的Softmax分类器。通过与栈式稀疏自编码网络相结合,在一定程度上克服了传统极化SAR影像地物分类方法受相干斑噪声影响,且结果过于粗糙的缺点,保证了分类结果中非匀质区域的连贯性和匀质区域的一致性。真实极化SAR数据仿真实验结果表明,该算法可以有效地提高分类精度,降低相干斑噪声的对分类精度的影响。

  • 2021-05-06
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变量优选补正算法的鲜枣可溶性固形物检测模型传递方法研究_孙海霞

在水果的品质检测和分级分选中,存在不同仪器所建检测模型难以共享的难题。为此,以壶瓶枣为研究对象,利用可见/近红外光谱技术探讨仪器间可溶性固形物含量（SSC）检测模型的传递方法。首先,采用美国ASD（Analytical Spectral Device）公司生产的两台仪器采集样本的光谱信息,采用最小二乘支持向量机（LS-SVM）建立原始光谱、 Savitzky-Golay一阶导数处理、标准正态变量变换后的SSC检测模型,预测不同仪器采集的光谱时3种方法的预测能力均较差。预测同一台仪器的光谱时,基于原始光谱的主仪器所建模型最优,预测集的决定系数（R■）和均方根误差（RMSEP）分别为0.73和1.36%。在此基础上,采用Kennard/Stone算法选取标样,利用专利算法（Shenk’s）、直接标准化（DS）、斜率/偏差算法（S/B）进行模型传递。然后,根据回归系数提取主仪器（24个）和从仪器（28个）的特征波长,优选出单一变量（SV）24个、共性变量（CV）23个、融合变量（FV）29个,均涵盖了SSC的主要吸收谱带。

  • 2021-05-06
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基于蜂群K_means聚类模型的协同过滤推荐算法_李艳娟

针对目前协同过滤推荐算法的推荐质量和推荐效率低的问题,提出了一种基于改进蜂群K-means聚类模型的协同过滤推荐算法。首先,根据用户属性信息,采用改进蜂群K-means算法对用户进行聚类,建立用户聚类模型；然后,计算目标用户与用户聚类模型中各聚类中心的距离,其中距离最近的类为目标用户的检索空间；最后,从检索空间中依据用户-项目评分矩阵通过相似度计算搜索目标用户的最近邻居,由最近邻居的信息产生推荐列表。实验结果表明,该算法降低了平均绝对误差值,缩短了运行时间,提高了推荐质量和推荐效率。

  • 2021-05-06
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基于谱聚类三维模型集一致性分割算法_贾晖

为提高三维模型集一致性分割算法的准确率,提出一种基于谱聚类和SDF特征的三维模型集一致性分割算法。该算法在具有相似形状特征的模型上进行。选择对模型集上各个模型的部位相似性具有较好表现的SDF特征来描述部位的相似程度。首先提取模型集中各个模型的面片SDF特征；其次计算模型各面片之间的形状相似性,形成相似性矩阵,并用测地距离对相似性矩阵进行稀疏化。即只考虑在一定距离范围内的形状相似性,超过该范围即使形状相似也不属于一个划分。最后采用谱聚类算法对模型集进行一致性分割。将该算法与相关方法进行对比,实验结果表明,该算法能够对具有类似形状的模型集中的各个模型进行有意义的一致性分割,使得分割部位具有一定的对应关系,且面片平均划分准确率较好。同时,对于模型面片简化具有较好的分割稳定度。

  • 2021-05-06
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基于遗传算法的电静压伺服系统模型参数辨识_张春龙

为了优化模型仿真的控制系统参数,针对电静压伺服系统（Electro-HydrostaticActuator,EHA）,建立控制器、电机、液压作动器模块化模型,根据各模块输入输出量的试验数据,采用最小二乘法对系统模型参数进行辨识,并将辨识结果导入遗传算法的初始种群,进一步对系统模型参数进行优化,得到系统的精确模型。结果表明,优化的辨识结果在时域和频域都更为精确的逼近实际系统,匹配程度在90%以上,证明该方法的可行性。

  • 2021-05-03
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基于环绕数约束模型的轮廓识别算法研究_李泗兰

为了解决当前图像轮廓识别算法中由于区域标记和轮廓标记性质不同,导致难以将多标记融合识别技术应用于图像轮廓识别中的问题,本文提出了一种基于环绕数约束的能量最小化模型,用以精确识别目标轮廓.在这种模型中,区域标记（如颜色和纹理均匀性）和轮廓标记（如局部对比度和连续性）通过一个目标函数进行描述,实现多标记融合识别.首先,将环绕数作为约束,将其引入到能量最小化模型中,得到区域标记与轮廓标记的线性约束；然后,对区域标记、轮廓标记以及曲率标记进行融合,实现对图像中目标轮廓的识别；最后,将能量最小化模型与标记相结合,通过比率能量函数对算法进行实例应用分析,验证算法的有效性.实验结果表明:与传统轮廓识别算法相比,所提算法具有更高的轮廓识别精度.

  • 2021-05-06
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战时前沿补给基地选址模型及其拉格朗日松弛算法研究_张巍

战时前沿补给基地同时负责预储和转运物资,通常于战斗初期设置在战役浅近方向的交通要塞处。针对前沿补给基地选址具有的长时效性和低敏捷性特点,考虑由于战时不确定环境可能造成前沿补给基地中断失效,建立基于备用覆盖模型的前沿补给基地二次交叉覆盖选址模型。设计拉格朗日松弛和贪婪搜索结合的算法,以贪婪搜索算法加强拉格朗日松弛算法的上界解。案例结果表明,模型适合战时前沿补给基地的选址实际,算法具有更好的求解效率,能够为决策者提供科学依据。

  • 2021-05-06
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基于改进混合蛙跳算法的氧量对象模型辨识_孙宇贞

针对混合蛙跳算法易早熟、寻优精度低的缺陷,将混沌初始化和局部变异高斯因子引入混合蛙跳算法,进行种群初始化和局部搜索的改进。将改进后的混合蛙跳算法用于火电厂过程模型辨识,以某1 000 MW火电机组双输入单输出的尾部烟气含氧量模型为辨识对象进行系统辨识。结果表明:与混合蛙跳算法相比,改进的混合蛙跳算法种群遍历性更广,局部搜索更快,能够避免陷入局部最优解,全局寻优能力更强,寻优精度更高,收敛速度更快,稳定性更好。

  • 2021-05-06
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